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运用线扫描相机检测喷油嘴O-Ring质量及防错

随着国内汽车市场的快速发展,汽车整车厂对于供应商的产品质量越来越高。汽车喷油嘴的气密性就属于其中重要的一项判定标准。所以喷油嘴前期装配防错检测显得格外重要及严格。

机器视觉领域运用最常见和最成熟的技术是2D平面相机,但是该技术具有一定局限性,只能采集同一个平面上的图像即只能解决平面上的检测需求。若要检测圆柱形的外围一周就需要同时在不同角度装多台相机才能达到检测要求。然而要是用线扫描相机的话,就能在电机带动产品旋转一周的同时,不断拍照采集图片,最后在一张完整的图片上处理和分析。通过分析图像的方式找到特征定位点或者线,然后运用对应的视觉工具分析O-ring的有无及缺陷,最后将各个检测项结果通过以太网通信方式发送给外部设备。

目前汽车喷油嘴O-ring装配过程都是人工或者机械来完成,但是在装配过程中难免会出现一些O-ring多装、漏装、装错位置以及O-ring断裂等情况,以前都是成品做出来以后,在气密性检测阶段被发现O-ring不合格,造成成品报废。然而应用机器视觉在装配线前端就对O-ring进行及时防错,就能避免后续错误,减少物料成本的浪费。

利用一台线扫描相机采集汽车喷油嘴外圈整个图像,对图像进行分析处理, 通过特征图案匹配,正确区分喷油嘴型号,O-ring有无、O-ring位置及O-ring有无断裂等质量问题。

工作流程:
1.产品到位静止
2.外部设备将触发拍照信号发送给相机
3.相机采集图像
4.相机对图像进行分析解码
5.相机发送完成信号,并将该二维码信息发送给PLC
6.旋转电机旋转
7.编码器触发相机拍照
8.相机采集图像
9.相机对图像进行分析
10.相机发送合格或不合格信号
11.设备系统根据相机发送的信号选择放行或剔除该产品
12.等待下一次产品到位

本实用新型对于传统的方法,一、整个视觉系统完成最长仅需2秒钟时间,相对人工效率提高5倍以上。二、可全年全天24小时连续工作。三、一次性投入,相应地减少3个人工成本。四、不需要人员操作,避免对人眼影响。五、可兼容不同种类规格的汽车喷油嘴,同时仅需要添加程序,不需要增加机械结构。六、不接触产品本身,无损伤产品的风险。

机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展,技术日臻成熟,已是现代加工制造业不可或缺的产品,广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。代替传统的人工检测方法,极大地提高了投放市场的产品质量,提高了生产效率。
由于机器视觉是自动化的一部分,没有自动化就不会有机器视觉,机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统,无论是用户还是硬件供应商都将机器视觉产品作为生产线上信息收集的工具,这就要求机器视觉产品大量采用标准化技术,直观的说就是要随着自动化的开放而逐渐开放,可以根据用户的需求进行二次开发。当今,自动化企业正在倡导软硬一体化解决方案,机器视觉的厂商在未来5-6年内也应该不单纯是只提供产品的供应商,而是逐渐向一体化解决方案的系统集成商迈进。
在未来的几年内,随着中国加工制造业的发展,对于机器视觉的需求也逐渐增多;随着机器视觉产品的增多,技术的提高,国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入,自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。


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袁明静 14:39:03

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